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EMGBlend 引入了一个自监督框架，用于在异构EMG数据集上进行预训练，解决电极布局、频率范围和数据源不平衡的差异，以改进手势识别和力解码任务。
本文介绍了一种用于隐私保护联邦 ECG 数据学习的混合量子启发式 Kolmogorov-Arnold 网络，与传统 MLP 相比，在减少参数和通信成本的同时，提高了分类指标。